# Meilleur Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique - Page 8 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique (DSML) fournissent des outils pour construire, déployer et surveiller les algorithmes d'apprentissage automatique (ML) en combinant des données avec des modèles intelligents de prise de décision pour soutenir les solutions commerciales. Ces plateformes peuvent offrir des algorithmes préconstruits et des flux de travail visuels pour les utilisateurs non techniques ou nécessiter des compétences de développement plus avancées pour la création de modèles complexes. Capacités principales des logiciels de science des données et d'apprentissage automatique (DSML) Pour être inclus dans la catégorie des plateformes de science des données et d'apprentissage automatique (DSML), un produit doit : - Présenter un moyen pour les développeurs de connecter les données aux algorithmes afin qu'ils puissent apprendre et s'adapter - Permettre aux utilisateurs de créer des algorithmes ML et offrir des algorithmes préconstruits pour les utilisateurs novices - Fournir une plateforme pour déployer l'IA à grande échelle Comment le logiciel DSML diffère des autres outils Les plateformes DSML diffèrent des offres traditionnelles de plateforme en tant que service (PaaS) en fournissant des fonctionnalités spécifiques au ML, telles que des algorithmes préconstruits, des flux de travail de formation de modèles et des fonctionnalités automatisées qui réduisent le besoin d'une expertise approfondie en science des données. Perspectives des avis G2 sur le logiciel DSML Selon les données des avis G2, les utilisateurs soulignent la valeur du développement de modèles simplifié, la facilité de déploiement et les options qui soutiennent à la fois les praticiens non techniques et avancés à travers des interfaces visuelles ou des flux de travail basés sur le codage. ## Category Overview **Total Products under this Category:** 819 ## Trust & Credibility Stats **Pourquoi vous pouvez faire confiance aux classements de logiciels de G2:** - 30 Analystes et experts en données - 12,900+ Avis authentiques - 819+ Produits - Classements impartiaux Les classements de logiciels de G2 sont basés sur des avis d'utilisateurs vérifiés, une modération rigoureuse et une méthodologie de recherche cohérente maintenue par une équipe d'analystes et d'experts en données. Chaque produit est mesuré selon les mêmes critères transparents, sans placement payant ni influence du vendeur. Bien que les avis reflètent des expériences utilisateur réelles, qui peuvent être subjectives, ils offrent un aperçu précieux de la performance des logiciels entre les mains de professionnels. Ensemble, ces contributions alimentent le G2 Score, une manière standardisée de comparer les outils dans chaque catégorie. ## Best Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique At A Glance - **Leader :** [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/fr/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) - **Meilleur performeur :** [Saturn Cloud](https://www.g2.com/fr/products/saturn-cloud-saturn-cloud/reviews) - **Le plus facile à utiliser :** [Databricks](https://www.g2.com/fr/products/databricks/reviews) - **Tendance :** [Hex](https://www.g2.com/fr/products/hex-tech-hex/reviews) - **Meilleur logiciel gratuit :** [Databricks](https://www.g2.com/fr/products/databricks/reviews) --- **Sponsored** ### ILUM Ilum : Une plateforme de données construite par des ingénieurs de données, pour des ingénieurs de données Ilum est une plateforme Data Lakehouse qui unifie la gestion des données, le traitement distribué, l'analyse et les flux de travail d'IA pour les ingénieurs en IA, les ingénieurs de données, les data scientists et les analystes. Elle appartient aux catégories de logiciels de plateforme de données, de Data Lakehouse et d'ingénierie des données et prend en charge un déploiement flexible sur le cloud, sur site et dans des environnements hybrides. Ilum permet aux équipes techniques de construire, d'exploiter et de faire évoluer une infrastructure de données moderne en utilisant des standards ouverts. Elle intègre des outils pour le traitement par lots, le traitement de flux, l'exploration basée sur des notebooks, l'orchestration de flux de travail et l'intelligence d'affaires, le tout dans une seule plateforme. Ilum prend en charge les formats de table ouverts modernes comme Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi et Apache Paimon. Elle offre également une intégration native avec Apache Spark et Trino pour le calcul, avec un support pour Apache Flink actuellement en développement. Les fonctionnalités clés incluent : - Éditeur SQL : Interrogez Delta, Iceberg, Hudi ou Spark SQL avec autocomplétion, aperçus des résultats et inspection des métadonnées. - Lignage des données & Catalogue : Visualisez le flux de données en utilisant OpenLineage et explorez les ensembles de données via un catalogue de données consultable. - Intégration de Notebooks : Utilisez des notebooks Jupyter intégrés pré-câblés à Spark, aux métadonnées et à votre environnement de données pour l'exploration ou la modélisation. - Gestion des tâches Spark : Soumettez, surveillez et déboguez les tâches Spark avec des journaux intégrés, des métriques, une planification et un serveur d'historique Spark intégré. - Support Trino : Exécutez des requêtes fédérées sur plusieurs sources de données en utilisant Trino directement depuis Ilum. - Pipelines déclaratifs : Définissez des pipelines ETL et analytiques répétables, avec suivi des dépendances et logique de récupération. - Diagrammes ERD automatiques : Générez instantanément des diagrammes ER à partir de schémas pour aider à la compréhension et à l'intégration des données. - Expérimentation & Suivi ML : Inclut MLflow pour gérer les expériences, suivre les paramètres, les métriques et les artefacts, entièrement intégré avec les notebooks et les pipelines de données pour rationaliser les flux de travail de développement de modèles. - Intégration & Déploiement AI : Prend en charge à la fois les cas d'utilisation ML classiques et AI modernes, y compris les flux de travail GenAI, la recherche vectorielle et les applications basées sur l'embedding. Les modèles peuvent être enregistrés, versionnés et déployés pour l'inférence au sein de pipelines déclaratifs. - Interface d'agent AI intégrée : Ilum intègre, fournissant une interface de type GPT pour interagir avec vos données, déclencher des pipelines, générer du SQL ou explorer des métadonnées en utilisant le langage naturel, apportant des capacités GenAI directement dans votre plateforme de données. - Tableaux de bord BI : Support natif pour Apache Superset, avec intégration JDBC pour Tableau, Power BI et d'autres outils BI. Points forts supplémentaires : - Gestion multi-clusters : Connectez plusieurs clusters Spark ou Kubernetes pour évoluer et isoler les charges de travail. - Contrôle d'accès granulaire : Intégration LDAP, OAuth2 et Hydra pour un accès sécurisé basé sur les rôles. - Prêt pour l'hybride : Conçu pour remplacer Databricks ou Cloudera dans les environnements où l'adoption du cloud est partielle, réglementée ou impossible. [Visiter le site web de l'entreprise](https://www.g2.com/fr/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=692&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=692&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=692&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=1416491&secure%5Bresource_id%5D=692&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Ffr%2Fcategories%2Fdata-science-and-machine-learning-platforms%3Fpage%3D8&secure%5Btoken%5D=2f08f5c70bf3b63f126848c4c6bb845194de8ef4e2201b45325c6a964506441d&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Filum.cloud%2F%3Futm%3Dg2&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [Aisight](https://www.g2.com/fr/products/aisight/reviews) AiSight est une plateforme complète de recherche de marché et d'analyse qui exploite des technologies avancées d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique pour fournir des informations en temps réel sur les dynamiques du marché. En intégrant des données de ventes, de marketing, de commerce et de tarification, AiSight permet aux entreprises d'identifier des opportunités de croissance et de prendre des décisions basées sur les données. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - BigAnalyzer : Une plateforme d'apprentissage automatique de big data capable d'analyser des millions de points de données et de modèles en parallèle, fournissant des informations exploitables à partir de grands ensembles de données en temps réel. - AutoEngage : Utilise IVR, SMS et WhatsApp-for-Business pour engager les clients, transformer les premiers utilisateurs en défenseurs et recueillir des retours clients en temps opportun. - FieldForce : Une plateforme d'enquête en libre-service basée sur le cloud avec des applications pour smartphones pour la collecte de données sur le terrain, soutenant à la fois les équipes internes et les enquêteurs externalisés. - SatView : Génère des cartes détaillées de la population et des classes socio-économiques à une granularité de 100 mètres carrés dans le monde entier, améliorant le ciblage des enquêtes et des campagnes de médias numériques. - SampleOnline : Une plateforme en ligne pour la conception d'échantillons, la collecte de données et l'analyse, permettant un ciblage précis basé sur la démographie et la classe socio-économique grâce à des intégrations avec les principales plateformes numériques. - HyperAds : Une plateforme de publicité numérique basée sur le cloud offrant un hyper-ciblage des annonces basé sur la localisation sur des plateformes comme Google, YouTube, Facebook, Instagram, WhatsApp et Twitter. Valeur principale et solutions fournies : AiSight répond aux défis de la recherche de marché traditionnelle en offrant une suite d'outils qui fournissent des informations précises et en temps réel sur la part de marché, le comportement des consommateurs et la performance de la distribution. En combinant diverses sources de données et en utilisant des analyses avancées, AiSight aide les entreprises à : - Identifier les segments de marché sous-desservis et optimiser les stratégies de distribution. - Améliorer l'engagement client grâce à des canaux de communication ciblés. - Améliorer l'efficacité et la précision de la collecte de données sur le terrain. - Développer des campagnes publicitaires numériques précises avec une portée hyper-ciblée. Dans l'ensemble, AiSight permet aux organisations de prendre des décisions éclairées, d'optimiser les opérations et de stimuler la croissance des revenus en fournissant une vue d'ensemble des dynamiques du marché et des informations sur les consommateurs. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Aisight](https://www.g2.com/fr/sellers/aisight) - **Emplacement du siège social:** Boston, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/surveyauto1 (60 employés sur LinkedIn®) ### 2. [AI Superior](https://www.g2.com/fr/products/ai-superior/reviews) AiSuperiorGPT est une solution de chatbot personnalisable développée par AI Superior, conçue pour améliorer la communication d'entreprise et l'engagement client grâce à des capacités avancées de traitement du langage. En s'appuyant sur de grands modèles de langage (LLM), AiSuperiorGPT permet aux organisations de créer des chatbots intelligents et sensibles au contexte qui peuvent être déployés sur site ou dans un environnement cloud privé, garantissant la confidentialité des données et la conformité avec des réglementations telles que le RGPD. Caractéristiques principales : - Options de déploiement flexibles : Offre des déploiements sur site et dans le cloud privé pour répondre aux divers besoins organisationnels. - Conformité RGPD : Assure la confidentialité et la sécurité des données, en respectant les normes RGPD. - Interfaces personnalisables : Permet une personnalisation complète de l'interface du chatbot, y compris le style et le branding, pour s'aligner sur l'identité de l'organisation. - Téléchargements de fichiers sécurisés : Permet aux utilisateurs de télécharger des fichiers en toute sécurité, fournissant au chatbot un contexte riche pour des réponses plus précises et pertinentes. - Référencement de documents : Génère des réponses incluant des références aux documents téléchargés, facilitant l'accès aux informations pertinentes. Valeur principale et solutions fournies : AiSuperiorGPT permet aux entreprises d'établir des centres de connaissances complets et de déployer des chatbots orientés client qui offrent des interactions personnalisées et efficaces. En s'intégrant parfaitement aux systèmes existants, il améliore les expériences de service client, rationalise la récupération d'informations et soutient les processus de prise de décision éclairés. L'accent mis par la solution sur la confidentialité des données, la personnalisation et le déploiement flexible garantit que les organisations peuvent exploiter des outils de communication pilotés par l'IA sans compromettre la sécurité ou l'intégrité de la marque. **Seller Details:** - **Vendeur:** [AI Superior](https://www.g2.com/fr/sellers/ai-superior) - **Année de fondation:** 2019 - **Emplacement du siège social:** Darmstadt, DE - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ai-superior/?originalSubdomain=de (9 employés sur LinkedIn®) ### 3. [AIZEN Global](https://www.g2.com/fr/products/aizen-global/reviews) AIZEN Global est une entreprise pionnière spécialisée dans l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans les services financiers, offrant des solutions innovantes qui transforment les opérations bancaires traditionnelles. Leur produit phare, CreditConnect, est une plateforme Banking-as-a-Service (BaaS) pilotée par l'IA, conçue pour intégrer les services financiers de manière transparente dans des industries riches en données telles que le commerce électronique, la mobilité et l'éducation. En tirant parti de la technologie avancée de l'IA, AIZEN Global permet aux entreprises de fournir des solutions de financement sur mesure, favorisant ainsi la croissance de l'économie des données et créant des écosystèmes financiers plus connectés. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Décision de crédit alimentée par l'IA : CreditConnect utilise des modèles d'IA propriétaires pour analyser des données non financières provenant de diverses plateformes, les convertissant en informations de crédit exploitables. Cela permet une prise de décision rapide et basée sur le risque, essentielle pour le traitement des prêts. - Intégration transparente : La plateforme permet aux entreprises non financières d'offrir des services bancaires sans investissement initial important en informatique, facilitant une entrée rapide sur le marché et une diversification des services. - Infrastructure évolutive : Construite sur une infrastructure IA robuste, CreditConnect prend en charge le traitement des données à grande échelle et l'analyse prédictive, répondant aux besoins évolutifs des entreprises dans différents secteurs. - Gestion complète du pipeline IA : La plateforme d'AIZEN Global intègre toutes les étapes du pipeline IA, y compris l'ingestion des données, la transformation, l'entraînement des modèles, le déploiement et la surveillance, garantissant une gestion des données efficace et sécurisée. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : AIZEN Global répond au défi crucial d'intégrer les services financiers dans les industries non financières en fournissant une plateforme pilotée par l'IA qui simplifie et accélère le lancement de services bancaires. Pour les entreprises, cela signifie la capacité d'offrir des options de financement personnalisées à leurs clients, améliorant l'engagement des clients et ouvrant de nouvelles sources de revenus. Les institutions financières bénéficient de processus de décision de crédit automatisés et précis, réduisant les coûts opérationnels et améliorant la gestion des risques. En fin de compte, les solutions d'AIZEN Global favorisent l'inclusion financière et l'innovation, permettant un écosystème financier plus dynamique et réactif. **Seller Details:** - **Vendeur:** [AIZEN Global](https://www.g2.com/fr/sellers/aizen-global) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) ### 4. [Akkure](https://www.g2.com/fr/products/akkure/reviews) Akkure Genomics est à la pointe de l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et de la génomique pour révolutionner le recrutement des essais cliniques sur le cancer. En analysant les profils génétiques uniques des patients, la plateforme d'Akkure associe précisément les individus aux essais cliniques appropriés, améliorant ainsi le développement de traitements personnalisés et efficaces. Cette approche centrée sur le patient accélère non seulement le processus de recrutement, mais augmente également la probabilité de succès des essais, bénéficiant à la fois aux patients et aux entreprises pharmaceutiques. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Correspondance d'essais IA et génomiques : Utilise des algorithmes avancés pour évaluer les données génomiques des patients, identifiant les essais cliniques qui correspondent à leur profil génétique spécifique. - Recrutement pour les essais sur le cancer : Rationalise le processus d'inscription en connectant efficacement les patients éligibles avec les essais appropriés, réduisant les efforts de sélection manuelle. - Soutien aux associations caritatives et aux pharmacies : Offre un outil de recherche d'essais sur le cancer alimenté par l'IA qui peut être intégré de manière transparente dans les sites web des associations caritatives ou des pharmacies, améliorant l'engagement des utilisateurs et fournissant des recommandations d'essais personnalisées. - Solutions d'entreprise pour les hôpitaux : Transforme les processus d'essais cliniques hospitaliers en centres à haute efficacité en fournissant des informations rapides sur les populations de patients et en atténuant le risque d'études infructueuses. Valeur principale et problème résolu : Akkure Genomics répond au défi crucial de l'appariement des patients aux essais cliniques sur le cancer appropriés, un processus souvent entravé par des critères d'éligibilité complexes et une sélection manuelle. En exploitant l'IA et les données génomiques, Akkure améliore la précision et l'efficacité de ce processus d'appariement, conduisant à une inscription plus rapide des patients, à une réduction des coûts pour les entreprises pharmaceutiques et à de meilleurs résultats pour les patients grâce à des options de traitement personnalisées. Cette approche innovante accélère la découverte de nouveaux traitements et nous rapproche d'un avenir où chaque patient reçoit un traitement adapté à son profil génétique. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Akkure](https://www.g2.com/fr/sellers/akkure) - **Emplacement du siège social:** Dublin, IE - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/akkure-genomics (2 employés sur LinkedIn®) ### 5. [Albatross AI](https://www.g2.com/fr/products/albatross-ai/reviews) La plateforme d'IA fondamentale pour la prise de décision en temps réel **Seller Details:** - **Vendeur:** [Albatross AI](https://www.g2.com/fr/sellers/albatross-ai) - **Année de fondation:** 2024 - **Emplacement du siège social:** Stadtkreis 8 Riesbach, CH - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/albatross-ai/ (24 employés sur LinkedIn®) ### 6. [Alembic](https://www.g2.com/fr/products/alembic-alembic/reviews) Alembic est une plateforme avancée d'analyse marketing pilotée par l'IA, conçue pour fournir des insights prédictifs en temps réel sur l'efficacité des activités marketing. En exploitant la technologie propriétaire des réseaux neuronaux à pointes (SNN) et des algorithmes causaux, Alembic attribue avec précision les résultats de revenus à des initiatives marketing spécifiques, permettant aux entreprises d'optimiser leurs stratégies et de maximiser le retour sur investissement. La plateforme intègre des données provenant de sources diverses, y compris l'analyse web, les médias sociaux, les médias payants et les canaux hors ligne, offrant une vue d'ensemble des performances marketing. L'architecture axée sur la confidentialité d'Alembic garantit la sécurité des données en ne traitant que des données agrégées anonymes, en respectant des protocoles de sécurité rigoureux et en obtenant la certification SOC2/3. Fié par les entreprises du Fortune 200 et les grandes marques de divers secteurs, Alembic transforme la mesure marketing d'un centre de coûts en un moteur stratégique de revenus. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Insights prédictifs en temps réel : Fournit une analyse immédiate des activités marketing, permettant aux entreprises de prendre des décisions éclairées rapidement. - Technologie d'IA causale : Utilise des réseaux neuronaux à pointes (SNN) propriétaires et des algorithmes causaux pour identifier les véritables relations de cause à effet entre les efforts marketing et les résultats de revenus. - Intégration de données complète : Agrège des données de multiples canaux, y compris l'analyse web, les médias sociaux, les médias payants et les activités hors ligne, offrant une vue holistique des performances marketing. - Briefings d'intelligence automatisés : Fournit des rapports clairs et concis qui mettent en évidence ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas et où investir ensuite, éliminant le besoin d'analyse manuelle de tableaux de bord. - Architecture axée sur la confidentialité : Assure la sécurité des données en ne traitant que des données agrégées anonymes, en respectant des protocoles de sécurité rigoureux et en obtenant la certification SOC2/3. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Alembic répond au défi de longue date de quantifier l'impact du marketing sur les ventes en fournissant des insights clairs et basés sur les données qui relient directement les investissements marketing aux résultats commerciaux. En découvrant les relations cachées entre les campagnes et en attribuant avec précision la valeur à des canaux traditionnellement difficiles à suivre, Alembic permet aux entreprises d'optimiser leurs stratégies marketing, de justifier les budgets avec confiance et de transformer le marketing d'un centre de coûts en un moteur stratégique de revenus. Les capacités prédictives en temps réel de la plateforme permettent aux organisations de rester en avance sur les tendances du marché, de prendre des décisions éclairées rapidement et d'atteindre une croissance mesurable et prévisible. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Alembic](https://www.g2.com/fr/sellers/alembic) - **Année de fondation:** 2017 - **Emplacement du siège social:** Sydney, AU - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/team-alembic/ (28 employés sur LinkedIn®) ### 7. [AllMind AI](https://www.g2.com/fr/products/allmind-ai/reviews) AllMind AI est un espace de travail de données d'IA unifié conçu spécifiquement pour les investisseurs institutionnels, visant à révolutionner la manière dont les professionnels de l'investissement analysent et interprètent des données financières complexes. En intégrant des capacités avancées d'intelligence artificielle, AllMind AI fournit une plateforme complète qui améliore les processus de prise de décision et optimise les stratégies d'investissement. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Intégration de données : Agrège de manière transparente divers ensembles de données financières, offrant une vue d'ensemble des tendances du marché et des opportunités d'investissement. - Analytique avancée : Utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier des modèles, prédire les mouvements du marché et générer des informations exploitables. - Tableaux de bord personnalisables : Fournit des interfaces intuitives qui peuvent être adaptées aux préférences individuelles des utilisateurs, assurant une visualisation et une analyse efficaces des données. - Outils d'évaluation des risques : Offre des métriques d'évaluation des risques complètes pour aider à atténuer les pièges potentiels de l'investissement. - Environnement collaboratif : Facilite la collaboration en équipe grâce à des espaces de travail partagés et des capacités de partage de données en temps réel. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : AllMind AI répond aux défis auxquels les investisseurs institutionnels sont confrontés dans la gestion et l'interprétation de vastes quantités de données financières. En automatisant l'analyse des données et en fournissant des informations prédictives, il permet aux utilisateurs de prendre des décisions d'investissement éclairées rapidement. L'intégration de l'IA par la plateforme réduit le temps passé sur le traitement manuel des données, améliore la précision des prévisions et, en fin de compte, conduit à de meilleurs résultats d'investissement. **Seller Details:** - **Vendeur:** [AllMind Investments](https://www.g2.com/fr/sellers/allmind-investments) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/allmindai (4 employés sur LinkedIn®) ### 8. [Altair SLC](https://www.g2.com/fr/products/altair-slc/reviews) De nombreux organismes ont développé des programmes en langage SAS au fil des ans qui sont essentiels à leurs opérations. Les responsables informatiques et analytiques sont également sous pression pour réduire les coûts et trouver des alternatives pour gérer leurs besoins en langage SAS. Altair SLC (anciennement WPS Analytics) exécute des programmes écrits avec la syntaxe du langage SAS sans traduction et sans licence d'autres produits tiers. Altair SLC est conçu pour gérer des niveaux élevés de débit et réduit les coûts d'investissement et les dépenses d'exploitation des clients. Solution multi-langue, multi-plateforme Altair SLC gère des programmes, des flux de travail et des modèles qui combinent le langage SAS et les langages SQL, Python et R. Son compilateur intégré de langage SAS exécute le code SQL et SAS et utilise les compilateurs Python et R pour exécuter le code Python et R et échanger des cadres de données Pandas et R. Travaillant sur des mainframes IBM et dans le cloud, ainsi que sur des serveurs et des stations de travail exécutant une multitude de systèmes d'exploitation, Altair SLC prend en charge les soumissions de travaux à distance et peut échanger des données entre les installations mainframe, cloud et sur site. Support riche en fonctionnalités pour le langage SAS De plus, Altair SLC ne nécessite aucun middleware tiers pour traiter les applications contenant le langage SAS. Le compilateur intégré de langage SAS d'Altair SLC prend en charge la syntaxe du langage SAS et des macros, et inclut un support de procédure pour les statistiques, l'analyse des séries chronologiques, la recherche opérationnelle, l'apprentissage automatique, la manipulation de matrices, la création de graphiques et la livraison de résultats. De plus, les utilisateurs peuvent utiliser Altair SLC en mode batch ou autonome pour exécuter des programmes et des modèles ou l'utiliser avec Altair Analytics WorkbenchTM, une interface graphique/IDE qui fournit à la fois des installations sans code (flux de travail) et de code pour créer, maintenir et exécuter des programmes et des modèles et explorer de manière interactive leurs résultats. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’administration:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Altair](https://www.g2.com/fr/sellers/altair-186799f5-3238-493f-b3ad-b8cac484afd7) - **Année de fondation:** 1985 - **Emplacement du siège social:** Troy, MI - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/8323/ (3,169 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ:ALTR - **Revenu total (en MM USD):** $458 **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 70% Petite entreprise, 20% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Gestion des Big Data (1 reviews) - Support client (1 reviews) - Importation de données (1 reviews) - Facilité d'installation (1 reviews) - Facilité d'utilisation (1 reviews) **Cons:** - Complexité (2 reviews) - Fonctionnalités limitées (2 reviews) - Ressources d'aide inadéquates (1 reviews) - Courbe d'apprentissage (1 reviews) - Pas convivial (1 reviews) ### 9. [Amie](https://www.g2.com/fr/products/amie-amie/reviews) carnet basé sur un graphe pour les scientifiques des données et les chercheurs **Seller Details:** - **Vendeur:** [Amie](https://www.g2.com/fr/sellers/amie) - **Année de fondation:** 2017 - **Emplacement du siège social:** København N, DK - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amielabs (2 employés sur LinkedIn®) ### 10. [AM Management](https://www.g2.com/fr/products/am-management/reviews) AM Management propose des solutions d'investissement quantitatives basées sur l'IA, conçues pour offrir des performances sécurisées et cohérentes sur le marché des cryptomonnaies. En s'appuyant sur une expertise approfondie des marchés financiers et des stratégies avancées de gestion des risques, AM Management fournit aux investisseurs institutionnels et particuliers des solutions quantitatives non-custodiales et personnalisables qui s'adaptent à diverses conditions de marché. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Solution de trading basée sur le quant via SMA : Les clients conservent une visibilité et un contrôle complets sur leurs actifs grâce à des stratégies livrées par API, garantissant que les actifs restent dans leurs propres sous-comptes sans besoin de garde. - Automatisation des stratégies basées sur l'IA : Les profils d'investissement sont adaptés avec des ajustements de levier personnalisés pour optimiser le maximum de drawdown (MDD), offrant des stratégies optimisées pour le marché grâce à l'intelligence artificielle. - Surveillance des risques en temps réel : Une surveillance continue des risques 24/7 est facilitée par le tableau de bord Wizard, permettant une réponse immédiate aux risques potentiels. - Intégration aux échanges mondiaux : Les solutions quantitatives sont prises en charge sur les principales bourses mondiales, y compris OKX, Binance et Bybit, offrant une portée de marché étendue. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : AM Management répond au besoin de stratégies d'investissement sécurisées, efficaces et adaptables dans le marché volatile des cryptomonnaies. Pour les investisseurs institutionnels, la plateforme offre des solutions quantitatives entièrement personnalisables avec une sécurité de niveau entreprise, une gestion complète des risques et une surveillance en temps réel. Les investisseurs particuliers bénéficient de solutions quantitatives éprouvées qui ont démontré des performances de premier plan en termes de rendements cumulatifs, de base d'abonnés et d'actifs sous gestion sur des plateformes comme le Signal Marketplace de l'OKX Exchange. En maintenant un contrôle non-custodial et en employant des stratégies basées sur l'IA, AM Management permet aux utilisateurs d'obtenir des rendements cohérents tout en gérant efficacement les risques. **Seller Details:** - **Vendeur:** [AM Management](https://www.g2.com/fr/sellers/am-management) - **Année de fondation:** 2021 - **Emplacement du siège social:** 서울특별시, KR - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/am-management- (5 employés sur LinkedIn®) ### 11. [Amplified Industries](https://www.g2.com/fr/products/amplified-industries/reviews) Amplified Industries propose une solution complète pour l'Internet des objets industriels (IoT) conçue pour révolutionner les opérations pétrolières en améliorant l'efficacité, en réduisant les coûts et en minimisant l'impact environnemental. Leur plateforme intègre des capteurs sans fil avec un système piloté par l'IA pour fournir une surveillance, un contrôle et une optimisation en temps réel des actifs pétroliers. Cela permet aux opérateurs de superviser à distance l'équipement, de détecter les anomalies et de mettre en œuvre des mesures proactives pour prévenir les pannes et les déversements. Le système est convivial, permettant une installation rapide et une intégration transparente dans les opérations existantes, facilitant ainsi un environnement pétrolier plus intelligent et plus propre. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Surveillance en temps réel : Utilise des capteurs sans fil avancés pour capturer des données haute résolution sur la performance des puits, y compris chaque coup de pompe, synchronisé avec les mesures de pression et de production. - Transmission sécurisée des données : Utilise un cryptage local propriétaire pour assurer un transfert de données efficace et sécurisé vers le cloud via des réseaux cellulaires ou satellites, offrant une fiabilité de niveau SCADA sans la complexité. - Analytique avancée : Fournit des métriques de performance détaillées et des ensembles de données en sous-seconde pour l'optimisation de la production, l'automatisation de l'élévation artificielle et une analyse approfondie du comportement des pompes grâce aux insights DynaCard ou PumpCard. - Optimisation automatisée : Dispose de capacités de contrôleur de pompe de nouvelle génération qui offrent un contrôle à distance automatisé et une optimisation de l'élévation artificielle, améliorant la production et réduisant les coûts opérationnels. - Mesures préventives : Inclut des outils intégrés pour la prévention des déversements, la détection des anomalies et des fuites, permettant une identification précoce des problèmes pour éviter les temps d'arrêt et les incidents environnementaux. - Autonomisation des utilisateurs : Conçu pour être accessible par les opérateurs de terrain et les ingénieurs, la plateforme offre des insights clairs et exploitables pour accélérer la prise de décision et améliorer la performance de tous les actifs. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Amplified Industries répond aux défis critiques du secteur pétrolier et gazier en fournissant une solution rentable, évolutive et facile à installer qui améliore l'efficacité opérationnelle et la durabilité. En offrant des capacités de données et de contrôle en temps réel, la plateforme permet aux opérateurs de : - Augmenter la production : Réaliser des augmentations de production de plus de 8 % grâce à des opérations optimisées. - Réduire les dépenses opérationnelles : Réaliser des économies de dépenses opérationnelles dépassant 30 % en minimisant les pannes d'équipement et les coûts de maintenance. - Améliorer la conformité environnementale : Éliminer pratiquement les déversements et les fuites grâce à une surveillance proactive et des fonctionnalités d'arrêt automatique, réduisant les risques environnementaux et les responsabilités associées. Cette approche globale permet aux opérateurs de maximiser la performance des actifs, d'assurer la conformité réglementaire et de réaliser une opération pétrolière plus durable et rentable. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Amplified Industries](https://www.g2.com/fr/sellers/amplified-industries) - **Année de fondation:** 2019 - **Emplacement du siège social:** Boston, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amplifiedindustries (39 employés sur LinkedIn®) ### 12. [ana Healthcare](https://www.g2.com/fr/products/ana-healthcare/reviews) ANA Healthcare propose ANA Cohort, une plateforme tout-en-un conçue pour collecter, pseudonymiser, structurer et livrer des données d'imagerie médicale à grande échelle. En intégrant des technologies avancées d'IA et de NLP, ANA Cohort rationalise l'ensemble du cycle de vie des données, améliorant l'efficacité et la conformité pour les prestataires de soins de santé. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Collecter & Connecter : Intégration directe avec les systèmes hospitaliers, compatible avec tous les principaux fournisseurs, et options de déploiement flexibles. - Pseudonymiser & Se conformer : Des outils intégrés garantissent la conformité avec les réglementations sur la vie privée grâce à la dé-identification automatique et à des règles d'anonymisation configurables. - Structurer & Indexer : Utilise des métadonnées enrichies par NLP et des ontologies médicales pour la génération automatique de cohortes, facilitant l'organisation efficace des données. - Livrer & Valoriser : Fournit des ensembles de données prêts pour la recherche et compatibles avec l'IA, rationalisant les partenariats et accélérant l'innovation. Valeur principale et solutions fournies : ANA Cohort répond aux défis de la gestion de vastes quantités de données d'imagerie médicale en automatisant et simplifiant les processus de données. Il réduit le temps de traitement des données et de recherche jusqu'à 70 %, permettant aux professionnels de la santé de se concentrer davantage sur les soins aux patients. La plateforme assure la sécurité des données et la conformité avec des normes telles que HIPAA et GDPR, rendant les données médicales exploitables et améliorant les résultats pour les patients. **Seller Details:** - **Vendeur:** [ana Healthcare](https://www.g2.com/fr/sellers/ana-healthcare) - **Année de fondation:** 2022 - **Emplacement du siège social:** Marseille, FR - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ana-healthcare (8 employés sur LinkedIn®) ### 13. [AnalystPro AI](https://www.g2.com/fr/products/analystpro-ai/reviews) AnalystPro AI est une plateforme d'analytique avancée conçue pour donner aux entreprises des informations basées sur les données, améliorant ainsi les processus de prise de décision et l'efficacité opérationnelle. En tirant parti des technologies d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique de pointe, AnalystPro AI transforme des ensembles de données complexes en intelligence exploitable, permettant aux organisations de garder une longueur d'avance dans un paysage concurrentiel. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Intégration de données : Se connecte sans effort à diverses sources de données, garantissant une agrégation et une analyse de données complètes. - Analytique prédictive : Utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour prévoir les tendances et les résultats, aidant au développement de stratégies proactives. - Tableaux de bord personnalisables : Offre des tableaux de bord intuitifs et conviviaux qui peuvent être adaptés aux besoins spécifiques de l'entreprise, fournissant des informations en temps réel. - Rapports automatisés : Génère automatiquement des rapports détaillés, réduisant l'effort manuel et minimisant les erreurs. - Évolutivité : S'adapte aux entreprises de toutes tailles, des startups aux grandes entreprises, garantissant flexibilité et soutien à la croissance. Valeur principale et solutions fournies : AnalystPro AI répond au défi de la surcharge d'informations en simplifiant les informations complexes en des insights clairs et exploitables. Il permet aux utilisateurs de prendre des décisions éclairées rapidement, améliore l'efficacité opérationnelle et stimule la croissance de l'entreprise. En automatisant l'analyse et le reporting des données, il réduit le temps et les ressources consacrés aux processus manuels, permettant aux équipes de se concentrer sur des initiatives stratégiques. **Seller Details:** - **Vendeur:** [AnalystPro AI](https://www.g2.com/fr/sellers/analystpro-ai) - **Année de fondation:** 2022 - **Emplacement du siège social:** London, GB - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/analystpro (5 employés sur LinkedIn®) ### 14. [Analytiq](https://www.g2.com/fr/products/analytiq/reviews) AnalytiQ est un fournisseur complet de solutions d'analyse et d'intelligence artificielle (IA) dédié à l'autonomisation des entreprises avec des capacités de prise de décision intelligente. En exploitant des méthodologies avancées d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé, non supervisé et profond, AnalytiQ transforme les données brutes en informations exploitables, permettant aux organisations de prendre des décisions éclairées rapidement. Leur expertise s'étend à divers secteurs tels que les services financiers, la fabrication, le commerce de détail et la santé, offrant des solutions sur mesure qui répondent aux défis uniques des entreprises. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Analyse prédictive : Utilise des modèles d'apprentissage automatique pour prévoir les événements futurs, aidant à la planification stratégique et à la gestion des risques. - Gestion des données : Emploie des techniques d'IA de pointe pour le nettoyage, l'enrichissement et la détection d'anomalies des données, garantissant l'intégrité et la fiabilité des données. - Opérations de données automatisées : Conçoit des pipelines de préparation de données complexes qui automatisent les flux de travail quotidiens, améliorant l'efficacité opérationnelle. - Flux de travail intelligents : Automatise les pipelines de données en intégrant la refonte des processus avec l'apprentissage automatique, rationalisant les opérations. - Capacités d'IA : Introduit des fonctionnalités d'IA pour améliorer la gestion des données d'entreprise et l'analyse, automatisant les activités de manipulation et de préparation des données. Valeur principale et solutions : La valeur principale d'AnalytiQ réside dans sa capacité à fournir rapidement des solutions basées sur l'IA qui améliorent l'efficacité opérationnelle et la performance des entreprises. En intégrant les meilleurs composants open-source dans une plateforme cohérente, AnalytiQ offre des solutions évolutives et gérables adaptées aux besoins spécifiques des entreprises. Leur approche unique implique l'ingestion, la normalisation et la curation de vastes quantités de données en streaming et statiques en temps réel, en utilisant l'analyse en périphérie pour des temps de réponse optimaux. Cela permet aux entreprises de prendre des décisions intelligentes plus rapidement, de tirer des enseignements de leurs données et de gagner un avantage concurrentiel sur leurs marchés respectifs. **Seller Details:** - **Vendeur:** [AnalytiQ](https://www.g2.com/fr/sellers/analytiq) - **Emplacement du siège social:** Princeton, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/analytiq-inc (1 employés sur LinkedIn®) ### 15. [Anilyst](https://www.g2.com/fr/products/anilyst/reviews) Anilyst est une plateforme d'analyse de données alimentée par l'IA, conçue pour simplifier le processus de transformation des données brutes en informations exploitables. En permettant aux utilisateurs de télécharger leurs données sans nécessiter de compétences techniques ou de connaissances en programmation, Anilyst fournit des visualisations instantanées et des analyses complètes en quelques minutes. La plateforme prend en charge divers formats de fichiers, y compris Excel, CSV et PDF, assurant une intégration transparente avec les sources de données existantes. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Analyse de données intelligente : Traite automatiquement les données téléchargées, détectant les colonnes et les types de données pour générer des informations significatives sans intervention manuelle. - Visualisation instantanée : Crée des graphiques interactifs, tels que des graphiques à barres, en ligne, en nuage de points et en secteurs, adaptés à la structure des données. - Informations alimentées par l'IA : Utilise des algorithmes avancés pour identifier des motifs, des tendances, des anomalies et des corrélations, offrant des analyses statistiques et des prévisions fiables basées sur des données historiques. - Traitement du langage naturel : Permet aux utilisateurs de poser des questions sur leurs données en anglais simple, recevant des réponses claires et contextuelles sans avoir besoin d'une expertise technique. - Compatibilité des fichiers : Prend en charge le glisser-déposer des fichiers Excel (.xlsx, .xls), CSV et PDF, gérant tous les détails techniques pour l'utilisateur. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Anilyst démocratise l'analyse de données en la rendant accessible aux individus et aux organisations sans compétences techniques spécialisées. Il répond aux défis courants tels que le traitement de données chronophage, la création de visualisations complexes et le besoin de connaissances en programmation. En automatisant ces processus, Anilyst permet aux utilisateurs de tirer rapidement des informations précieuses, de prendre des décisions éclairées et de communiquer efficacement les résultats à travers des rapports professionnels et des tableaux de bord interactifs. Cela est particulièrement bénéfique pour les rapports d'entreprise, l'analyse financière et tout scénario où la prise de décision basée sur les données est cruciale. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Anilyst](https://www.g2.com/fr/sellers/anilyst) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) ### 16. [AppDesk](https://www.g2.com/fr/products/appdesk/reviews) AppDesk is a native macOS client designed to streamline the management of App Store Connect data, offering developers fast and secure access to sales analytics, subscription insights, and review management directly on their Mac. Operating entirely on-device, AppDesk ensures complete data privacy without reliance on cloud services or recurring subscriptions. Key Features and Functionality: - Sales and Revenue Analytics: Visualize proceeds, sales, and downloads through intuitive stacked charts. Compare data across different periods, filter by geographic regions, and toggle between first-time and repeat downloads, all with automatic multi-currency conversion. - Subscription Insights: Monitor active subscribers, monthly recurring revenue (MRR), trial conversion rates, and churn risk. Analyze subscription data by product, country, device, and billing period to identify trends and potential issues. - AI-Powered Review Management: Utilize on-device AI to generate thoughtful, contextual responses to customer reviews that align with your brand voice. Automatically categorize incoming reviews, flag important feedback, and respond directly through App Store Connect. - Developer-Centric Workflows: Navigate your app portfolio efficiently with keyboard shortcuts and instant chart state caching. Incremental syncing ensures only new data is fetched, while historical sync backfills all available information. Export any view to CSV for in-depth analysis. - Enhanced Security and Privacy: AppDesk connects directly to App Store Connect, storing all data locally on your Mac. Credentials are securely stored within the macOS Keychain, and all AI processing occurs on-device, ensuring your data never leaves your computer. Primary Value and User Solutions: AppDesk addresses the inefficiencies and privacy concerns associated with web-based App Store Connect interfaces by providing a fast, secure, and private native macOS application. It transforms raw App Store data into actionable insights, streamlines review management with AI assistance, and enhances developer workflows through efficient navigation and data handling. By operating entirely on-device, AppDesk ensures that sensitive business data remains private and secure, offering developers complete control over their App Store analytics without the need for cloud services or recurring fees. **Seller Details:** - **Vendeur:** [AppDesk](https://www.g2.com/fr/sellers/appdesk) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) ### 17. [Arrayassistant](https://www.g2.com/fr/products/arrayassistant/reviews) ArrayAssistant est une plateforme innovante alimentée par l'IA, conçue pour rationaliser et améliorer les processus d'analyse de données pour les professionnels de divers secteurs. En exploitant des algorithmes avancés d'apprentissage automatique, ArrayAssistant simplifie les ensembles de données complexes, permettant aux utilisateurs de tirer des insights significatifs de manière efficace. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Traitement automatisé des données : ArrayAssistant automatise le nettoyage, l'organisation et la structuration des données brutes, réduisant ainsi l'effort manuel et minimisant les erreurs. - Outils d'analyse avancés : La plateforme offre une suite d'outils analytiques qui soutiennent l'analyse statistique, la modélisation prédictive et la visualisation des données, répondant aussi bien aux analystes de données novices qu'expérimentés. - Interface conviviale : Conçu avec simplicité à l'esprit, ArrayAssistant fournit une interface intuitive qui permet aux utilisateurs de naviguer et d'utiliser ses fonctionnalités sans formation approfondie. - Capacités d'intégration : Il s'intègre parfaitement avec les sources de données et logiciels populaires, assurant un flux de travail fluide au sein des systèmes existants. Valeur principale et problème résolu : ArrayAssistant répond aux défis courants associés à l'analyse de données, tels que la préparation des données chronophage, les processus analytiques complexes et le besoin de connaissances spécialisées. En automatisant et simplifiant ces tâches, il permet aux utilisateurs de se concentrer sur l'interprétation des résultats et la prise de décisions éclairées, améliorant ainsi la productivité et la précision dans les environnements axés sur les données. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Array Assistant](https://www.g2.com/fr/sellers/array-assistant) - **Année de fondation:** 2023 - **Emplacement du siège social:** Miami, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/arrayassistant-ai/ (1 employés sur LinkedIn®) ### 18. [Arteria AI](https://www.g2.com/fr/products/arteria-ai/reviews) Arteria AI est une plateforme d'IA d'entreprise conçue spécifiquement pour le secteur des services financiers, se concentrant sur la transformation des processus de documents clients à grande échelle. En adoptant une approche axée sur les données, Arteria AI structure les données dès le début du cycle de vie de la documentation, permettant une prise de décision plus rapide et une efficacité opérationnelle accrue. Fiable par les institutions financières mondiales de premier plan, la plateforme s'intègre parfaitement dans des flux de travail complexes, offrant une efficacité et une conformité de niveau entreprise. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Focus sur les services financiers : Conçu exclusivement pour les institutions financières mondiales, garantissant une robustesse dans des flux de travail hautement complexes. - Processus accélérés : Modernise les flux de travail institutionnels de base avec une pile technologique contemporaine, entraînant des opérations plus rapides. - Évolutivité : Offre une pile technologique unifiée pour tous les types de documents, configurable sans codage pour s'adapter à divers cas d'utilisation. - Conception axée sur la conformité : Construit avec la conformité comme principe fondamental, détenant les certifications SOC II Type 2 et ISO 27001 pour répondre aux normes de sécurité strictes. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Arteria AI répond aux défis des processus de documentation manuels et inefficaces dans les services financiers en convertissant les données non structurées en formats structurés. Cette transformation facilite l'automatisation et l'intelligence dans les opérations commerciales de base, conduisant à une réduction des risques, des économies de coûts et une amélioration des expériences client. En rationalisant le cycle de vie de la documentation, Arteria AI permet aux institutions financières de fonctionner de manière plus intelligente et plus rapide, débloquant de nouveaux niveaux d'excellence opérationnelle. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Arteria AI](https://www.g2.com/fr/sellers/arteria-ai) - **Année de fondation:** 2020 - **Emplacement du siège social:** Toronto, CA - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/arteria-ai/ (96 employés sur LinkedIn®) ### 19. [ARTI Analytics](https://www.g2.com/fr/products/arti-analytics/reviews) ARTI Analytics est une plateforme d'analyse de données complète conçue pour donner aux entreprises des informations exploitables grâce à des analyses avancées et à l'apprentissage automatique. En s'intégrant parfaitement aux sources de données existantes, elle permet aux organisations de prendre des décisions éclairées, d'optimiser les opérations et de stimuler la croissance. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Intégration de données : Se connecte à diverses sources de données, y compris les bases de données, les services cloud et les API, garantissant un environnement de données unifié. - Analyses avancées : Utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour découvrir des motifs, des tendances et des corrélations au sein des ensembles de données. - Tableaux de bord personnalisables : Offre des tableaux de bord interactifs qui peuvent être adaptés aux besoins spécifiques de l'entreprise, fournissant une visualisation en temps réel des indicateurs clés. - Modélisation prédictive : Permet la prévision et l'analyse de scénarios pour anticiper les tendances et résultats futurs. - Rapports automatisés : Génère automatiquement des rapports complets, réduisant l'effort manuel et assurant une diffusion d'informations en temps opportun. Valeur principale et solutions fournies : ARTI Analytics répond au défi de la prise de décision basée sur les données en fournissant une plateforme robuste qui transforme les données brutes en informations significatives. Elle aide les entreprises à identifier des opportunités, à atténuer les risques et à améliorer l'efficacité opérationnelle. En tirant parti de ses capacités d'analyses avancées, les organisations peuvent rester compétitives dans un paysage de marché en évolution rapide. **Seller Details:** - **Vendeur:** [ARTI Analytics](https://www.g2.com/fr/sellers/arti-analytics) - **Année de fondation:** 2022 - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/artianalytics (22 employés sur LinkedIn®) ### 20. [Askexcel](https://www.g2.com/fr/products/askexcel/reviews) AskExcel est un outil d'analyse de données alimenté par l'IA conçu pour simplifier le processus d'analyse des fichiers CSV et Excel. En permettant aux utilisateurs de télécharger leurs ensembles de données, AskExcel effectue des analyses complètes, fournissant des informations exploitables sans nécessiter de compétences techniques avancées. Ce service est particulièrement bénéfique pour les particuliers et les entreprises cherchant une interprétation efficace des données pour éclairer les processus de prise de décision. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Téléchargement de données : Les utilisateurs peuvent télécharger en toute sécurité des fichiers CSV et Excel pour analyse. - Analyse automatisée : La plateforme utilise des algorithmes d'IA pour effectuer des examens approfondis des données. - Rapports perspicaces : Génère des rapports clairs et concis mettant en évidence les principales conclusions des données. - Support utilisateur : Fournit une assistance par communication par e-mail pour toute question ou problème. Valeur principale et problème résolu : AskExcel répond au défi de l'analyse de données complexe en offrant une solution accessible et pilotée par l'IA. Il permet aux utilisateurs sans expertise technique approfondie d'extraire des informations significatives de leurs ensembles de données, améliorant ainsi la prise de décision basée sur les données et l'efficacité opérationnelle. **Seller Details:** - **Vendeur:** [AskExcel](https://www.g2.com/fr/sellers/askexcel) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) ### 21. [Ask On Data](https://www.g2.com/fr/products/ask-on-data/reviews) Ask On Data est un outil innovant d'ingénierie des données open-source qui exploite l'IA générative et le traitement du langage naturel (NLP) pour simplifier la création et la gestion des pipelines de données. Conçu pour éliminer les complexités du traitement traditionnel des données, il permet aux utilisateurs, qu'ils soient non techniques ou professionnels expérimentés des données, d'interagir avec les données via une interface conversationnelle basée sur le chat. Cette approche supprime le besoin de compétences en codage, permettant aux utilisateurs d'effectuer des transformations, des intégrations et des migrations de données de manière efficace. Pour ceux qui recherchent plus de contrôle, la plateforme prend également en charge les entrées SQL, YAML et Python. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Interface basée sur le chat : Interagissez avec vos données comme si vous aviez une conversation, rendant les tâches d'ingénierie des données intuitives et accessibles. - Courbe d'apprentissage nulle : Aucune expertise technique requise ; les utilisateurs peuvent créer et gérer des pipelines de données en utilisant des commandes en anglais simple. - Maîtrise des pipelines de données : Créez, gérez et optimisez sans effort des pipelines de données sans écrire de code, accélérant le développement et réduisant les coûts. - Service cloud géré : Proposé en tant que service géré, éliminant les préoccupations concernant l'infrastructure et la maintenance, avec des options de déploiement sur votre plateforme cloud préférée. - Historique des actions et fonctionnalité d'annulation : Accédez à un historique complet de toutes les actions effectuées, avec des options pour annuler les modifications, assurant le contrôle des flux de travail des données. - Aperçu des données : Aperçus des données en temps réel avec chaque instruction de transformation, permettant la validation avant de valider les modifications. - Planification des tâches : Créez des pipelines de données de bout en bout et planifiez des tâches à exécuter à des fréquences spécifiées, avec des options pour le chargement complet, le chargement incrémental, et plus encore. - Rentabilité : Réalisez plus de 80 % d'économies par rapport à d'autres outils d'ingénierie des données, avec une création rapide de pipelines. - Contrôle du code : Pour les utilisateurs avancés, des options pour écrire du SQL, du Python et éditer des fichiers YAML sont disponibles, répondant à des scénarios complexes. - Support de diverses sources de données : Connectez-vous à diverses sources de données, y compris des fichiers plats, des API, des bases de données, des lacs de données, des entrepôts de données et des fichiers journaux. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Ask On Data démocratise l'ingénierie des données en fournissant une interface conviviale basée sur le chat, alimentée par l'IA, permettant aux utilisateurs sans formation technique de créer et de gérer des pipelines de données sans effort. Il répond aux défis courants tels que les coûts de licence élevés, les courbes d'apprentissage abruptes et la dépendance aux ingénieurs de données spécialisés. En simplifiant les processus d'intégration, de transformation et de migration des données, Ask On Data accélère le développement, réduit les coûts et permet aux organisations de tirer pleinement parti de leurs données sans obstacles techniques. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Ask On Data](https://www.g2.com/fr/sellers/ask-on-data) - **Année de fondation:** 2023 - **Emplacement du siège social:** Hyderabad, IN - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/askondata/ (1 employés sur LinkedIn®) ### 22. [Asteri AI](https://www.g2.com/fr/products/asteri-ai/reviews) Asteri AI est une plateforme d'intelligence artificielle avancée conçue pour révolutionner la manière dont les entreprises analysent et interprètent des données complexes. En tirant parti d'algorithmes d'apprentissage automatique de pointe, Asteri AI permet aux organisations de découvrir des insights exploitables, de rationaliser les opérations et de stimuler des processus de prise de décision éclairés. Son interface intuitive et ses capacités analytiques robustes en font un outil indispensable pour les entreprises axées sur les données cherchant à maintenir un avantage concurrentiel dans le marché rapide d'aujourd'hui. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Analyse de données avancée : Asteri AI traite de grandes quantités de données structurées et non structurées, identifiant des motifs et des tendances qui pourraient être négligés par les méthodes d'analyse traditionnelles. - Modèles d'apprentissage automatique : La plateforme propose des modèles d'apprentissage automatique personnalisables qui s'adaptent aux besoins spécifiques des entreprises, améliorant la précision prédictive et l'efficacité opérationnelle. - Interface conviviale : Conçu avec l'ergonomie à l'esprit, Asteri AI offre un tableau de bord intuitif qui permet aux utilisateurs de naviguer et d'interpréter facilement des ensembles de données complexes. - Insights en temps réel : Le système fournit des analyses en temps réel, permettant aux entreprises de prendre des décisions opportunes basées sur les données les plus récentes disponibles. - Évolutivité : Asteri AI est conçu pour évoluer avec votre entreprise, répondant aux besoins croissants en données sans compromettre les performances. Valeur principale et solutions fournies : Asteri AI répond au défi de la surcharge de données en transformant les informations brutes en insights significatifs. Il permet aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données, d'optimiser les processus et d'identifier de nouvelles opportunités de croissance. En automatisant les tâches analytiques complexes, Asteri AI réduit le temps et les ressources nécessaires à l'analyse des données, permettant aux organisations de se concentrer sur les initiatives stratégiques et l'innovation. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Asteri AI](https://www.g2.com/fr/sellers/asteri-ai) - **Emplacement du siège social:** Palo Alto, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/asteri-ai/ (5 employés sur LinkedIn®) ### 23. [Atlas Ai](https://www.g2.com/fr/products/atlas-ai/reviews) Atlas AI est une plateforme d'intelligence artificielle géospatiale conçue pour fournir des indicateurs socio-démographiques hyperlocaux, prévoir l'offre et la demande, et doter les data scientists d'outils GeoAI avancés. En intégrant diverses sources de données, y compris des images satellites et des ensembles de données économiques, Atlas AI offre des informations granulaires et à jour sur la dynamique de la population, le développement des infrastructures et les tendances du marché. Cela permet aux organisations de prendre des décisions éclairées dans des environnements en évolution rapide. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Indicateurs socio-démographiques hyperlocaux : Accédez à des données détaillées et spécifiques à un lieu sur les caractéristiques de la population, l'activité économique et les infrastructures pour comprendre les profils et les besoins des communautés. - Prévision de l'offre et de la demande : Utilisez des modèles prédictifs pour identifier les opportunités de marché, optimiser l'allocation des ressources et planifier le développement des infrastructures en fonction de la demande anticipée. - Bibliothèque de modèles GeoAI : Exploitez un catalogue de modèles analytiques à l'échelle de la production adaptés aux flux de travail géospatiaux, facilitant des analyses complexes et des processus de prise de décision. - Magasin de fonctionnalités géospatiales : Intégrez des données géo-référencées et prêtes pour l'analyse dans les flux de travail d'apprentissage automatique, améliorant la précision et la pertinence des modèles prédictifs. - Kit de développement pour entreprises : Accédez à une suite de connecteurs, d'interfaces et de gestionnaires qui simplifient l'intégration de l'IA géospatiale dans les systèmes et flux de travail existants. Valeur principale et solutions : Atlas AI répond aux défis auxquels les organisations sont confrontées pour naviguer dans les complexités d'une planète en évolution rapide en fournissant des informations géospatiales exploitables. Ses solutions favorisent l'agilité et la résilience dans divers secteurs : - Prévision de la demande et sélection de sites : Aidez des industries telles que la logistique, l'énergie et l'industrie à déployer de nouvelles infrastructures pour répondre aux besoins futurs du marché en prédisant la demande et en identifiant les emplacements optimaux. - Surveillance des actifs dans les régions sujettes aux conflits : Permettez aux organisations de surveiller les sites dans les zones volatiles, assurant la sécurité des actifs et la continuité opérationnelle. - Ciblage et livraison du dernier kilomètre : Soutenez les secteurs des biens de consommation et de l'aide humanitaire dans l'optimisation des itinéraires de livraison et des efforts de ciblage pour atteindre efficacement les populations mal desservies. - Micro-segmentation du marché pour l'augmentation des ventes : Permettez aux entreprises d'identifier et de cibler des segments de marché spécifiques, améliorant les stratégies de vente et l'engagement client. - Détection de la demande pour les investissements dans les flottes et la planification de la fabrication : Aidez les industries du transport et de la fabrication à anticiper les fluctuations de la demande, à optimiser les investissements dans les flottes et à planifier les calendriers de production en conséquence. En exploitant la puissance de l'IA géospatiale, Atlas AI équipe les organisations des outils nécessaires pour prendre des décisions basées sur les données, s'adapter aux conditions changeantes et saisir les opportunités émergentes. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Atlas Ai](https://www.g2.com/fr/sellers/atlas-ai) - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** Palo Alto, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/atlas-ai-pbc (30 employés sur LinkedIn®) ### 24. [atQor](https://www.g2.com/fr/products/atqor/reviews) atQor est une entreprise de conseil et de développement de produits axée sur Microsoft, dédiée à l'amélioration de la productivité des entreprises grâce à des solutions technologiques innovantes. Spécialisée dans les technologies Microsoft, atQor offre une gamme complète de services, y compris des solutions cloud, des services de données et d'IA, la transformation numérique et le conseil en sécurité. Leur expertise s'étend à divers secteurs tels que la fabrication, les produits pharmaceutiques, le pétrole et le gaz, les médias et divertissements, le commerce de détail et les secteurs gouvernementaux. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Solutions Cloud : atQor fournit des services cloud robustes, exploitant Microsoft Azure pour offrir une infrastructure évolutive et sécurisée adaptée aux besoins des entreprises. - Services de données et d'IA : Ils proposent des solutions avancées d'analyse de données et d'intelligence artificielle, permettant aux entreprises de tirer parti des données pour une prise de décision éclairée. - Transformation numérique : atQor aide les organisations à moderniser leurs opérations en mettant en œuvre des technologies de pointe et en rationalisant les processus. - Conseil en sécurité : Ils fournissent des services de sécurité complets pour protéger les données organisationnelles et assurer la conformité aux normes de l'industrie. - Conseil Microsoft Copilot : atQor offre des services de conseil pour Microsoft Copilot, aidant les entreprises à intégrer une assistance alimentée par l'IA dans leurs flux de travail pour améliorer la productivité. Valeur et solutions principales : La valeur principale d'atQor réside dans sa capacité à stimuler la transformation numérique et l'efficacité opérationnelle des entreprises. En exploitant les technologies Microsoft, ils aident les organisations à : - Améliorer la productivité : Mettre en œuvre des outils comme Power BI, Power Apps et Microsoft Teams pour rationaliser les flux de travail et améliorer la collaboration. - Assurer la conformité : Fournir des solutions qui respectent les réglementations et normes spécifiques à l'industrie, garantissant la sécurité des données et la conformité. - Stimuler l'innovation : Utiliser l'IA et l'apprentissage automatique pour développer des applications intelligentes qui favorisent l'innovation et l'avantage concurrentiel. - Optimiser les opérations : Offrir des services de conseil qui aident les entreprises à adopter des pratiques durables et à optimiser leur infrastructure informatique. Grâce à leur approche centrée sur le client et leur expertise approfondie des technologies Microsoft, atQor permet aux organisations de réaliser davantage dans leurs parcours de transformation numérique. **Seller Details:** - **Vendeur:** [atQor](https://www.g2.com/fr/sellers/atqor) - **Année de fondation:** 2002 - **Emplacement du siège social:** Santa Fe Springs, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/atqor/ (218 employés sur LinkedIn®) ### 25. [Atrix](https://www.g2.com/fr/products/atrix/reviews) Atrix AI est une plateforme de pointe conçue pour autonomiser les équipes des affaires médicales dans le secteur des sciences de la vie en transformant des données complexes et non structurées en informations exploitables grâce à des flux de travail automatisés et pilotés par l'IA. Cette solution sans code permet aux professionnels de rationaliser leurs processus, d'améliorer l'analyse des données et d'accélérer la recherche sans avoir besoin d'une expertise technique spécialisée. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Flux de travail automatisés : Simplifie la création et la gestion des flux de travail, permettant aux équipes de se concentrer sur des tâches stratégiques plutôt que sur des processus manuels. - Intégration des données : Se connecte de manière transparente à diverses sources de données, permettant une analyse et une synthèse complètes de l'information. - Analyse alimentée par l'IA : Utilise une intelligence artificielle avancée pour nettoyer, transformer et enrichir les données, fournissant des informations fiables et précises. - Interface conviviale : Conçue avec une interface semblable à un tableur, la rendant accessible aux utilisateurs sans connaissances en codage ou en science des données. - Applications personnalisables : Permet la création d'applications en direct, y compris des tableaux de bord, des rapports et des résumés, adaptés aux besoins spécifiques de l'équipe. Valeur principale et solutions fournies : Atrix AI répond aux défis auxquels sont confrontées les équipes des affaires médicales dans la gestion et l'interprétation de vastes quantités de données non structurées. En automatisant les flux de travail de données et en utilisant l'IA pour l'analyse, la plateforme réduit considérablement le temps et les efforts nécessaires pour obtenir des informations significatives. Cela conduit à une prise de décision plus éclairée, à de meilleurs résultats stratégiques et à une avancée plus rapide des missions médicales. En fin de compte, Atrix AI améliore l'efficacité, la précision et la collaboration au sein des organisations des sciences de la vie, leur permettant de libérer tout le potentiel de leurs données. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Atrix](https://www.g2.com/fr/sellers/atrix) - **Emplacement du siège social:** New York, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/atrix-ai/ (10 employés sur LinkedIn®) ## Parent Category [Logiciel d'intelligence artificielle](https://www.g2.com/fr/categories/artificial-intelligence) ## Related Categories - [Logiciel d'analyse prédictive](https://www.g2.com/fr/categories/predictive-analytics) - [Plateformes d'analyse](https://www.g2.com/fr/categories/analytics-platforms) - [Plateformes MLOps](https://www.g2.com/fr/categories/mlops-platforms) --- ## Buyer Guide ### Ce que vous devez savoir sur les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique ### Qu'est-ce que les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique (DSML) ? La quantité de données produites au sein des entreprises augmente rapidement. Les entreprises réalisent son importance et exploitent ces données accumulées pour obtenir un avantage concurrentiel. Les entreprises transforment leurs données en informations pour orienter les décisions commerciales et améliorer les offres de produits. Avec la science des données, dont [l'intelligence artificielle (IA)](https://www.g2.com/articles/what-is-artificial-intelligence) fait partie, les utilisateurs peuvent exploiter de vastes quantités de données. Qu'elles soient structurées ou non, elles révèlent des modèles et font des prédictions basées sur les données. Un aspect crucial de la science des données est le développement de modèles d'apprentissage automatique. Les utilisateurs exploitent des plateformes d'ingénierie de science des données et d'apprentissage automatique qui facilitent l'ensemble du processus, de l'intégration des données à la gestion des modèles. Avec cette plateforme unique, les data scientists, ingénieurs, développeurs et autres parties prenantes de l'entreprise collaborent pour s'assurer que les données sont correctement gérées et exploitées pour en tirer du sens. ### Types de plateformes DSML Toutes les plateformes logicielles de science des données et d'apprentissage automatique ne sont pas conçues de la même manière. Ces outils permettent aux développeurs et aux data scientists de construire, former et déployer des [modèles d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/articles/what-is-machine-learning). Cependant, ils diffèrent en termes de types de données pris en charge et de méthode et manière de déploiement.  **Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique en cloud** Avec la capacité de stocker des données sur des serveurs distants et d'y accéder facilement, les entreprises peuvent se concentrer moins sur la construction d'infrastructures et plus sur leurs données, tant en termes de comment en tirer des informations que d'assurer leur qualité. Les plateformes DSML basées sur le cloud leur permettent à la fois de former et de déployer les modèles dans le cloud. Cela aide également lorsque ces modèles sont intégrés dans diverses applications, car cela offre un accès plus facile pour modifier et ajuster les modèles qui ont été déployés. **Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique sur site** Le cloud n'est pas toujours la réponse, car ce n'est pas toujours une solution viable. Tous les experts en données n'ont pas le luxe de travailler dans le cloud pour plusieurs raisons, notamment la sécurité des données et les problèmes liés à la latence. Dans des cas comme les soins de santé, des réglementations strictes, telles que [HIPAA](https://www.g2.com/glossary/hipaa-definition), exigent que les données soient sécurisées. Par conséquent, les solutions DSML sur site peuvent être vitales pour certains professionnels, tels que ceux du secteur de la santé et du secteur public, où la conformité à la confidentialité est stricte et parfois nécessaire. **Plateformes Edge** Certains outils et logiciels DSML permettent de faire tourner des algorithmes en périphérie, constitués d'un réseau maillé de [centres de données](https://www.g2.com/glossary/data-center-definition) qui traitent et stockent les données localement avant d'être envoyées à un centre de stockage centralisé ou au cloud. [L'informatique en périphérie](https://learn.g2.com/trends/edge-computing) optimise les systèmes de cloud computing pour éviter les interruptions ou les ralentissements dans l'envoi et la réception de données. ** ** ### Quelles sont les caractéristiques communes des solutions de science des données et d'apprentissage automatique ? Les éléments suivants sont quelques caractéristiques de base des plateformes de science des données et d'apprentissage automatique qui peuvent aider les utilisateurs à préparer les données et à former, gérer et déployer des modèles. **Préparation des données :** Les fonctionnalités d'ingestion de données permettent aux utilisateurs d'intégrer et d'ingérer des données provenant de diverses sources internes ou externes, telles que des applications d'entreprise, des bases de données ou des appareils Internet des objets (IoT). Les données incorrectes (c'est-à-dire incomplètes, inexactes ou incohérentes) sont un non-départ pour la construction de modèles d'apprentissage automatique. Une mauvaise formation de l'IA engendre de mauvais modèles, qui à leur tour engendrent de mauvaises prédictions qui peuvent être utiles au mieux et préjudiciables au pire. Par conséquent, les capacités de préparation des données permettent de [nettoyer les données](https://www.g2.com/articles/data-cleaning) et d'augmenter les données (dans lesquelles des ensembles de données connexes sont appliqués aux données de l'entreprise) pour s'assurer que le parcours des données démarre bien. **Formation des modèles :** L'ingénierie des caractéristiques transforme les données brutes en caractéristiques qui représentent mieux le problème sous-jacent pour les modèles prédictifs. C'est une étape clé dans la construction d'un modèle et améliore la précision du modèle sur des données non vues. Construire un modèle nécessite de le former en lui fournissant des données. Former un modèle est le processus de détermination des valeurs appropriées pour tous les poids et le biais à partir des données saisies. Deux méthodes clés utilisées à cette fin sont [l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé](https://www.g2.com/articles/supervised-vs-unsupervised-learning). Le premier est une méthode dans laquelle l'entrée est étiquetée, tandis que le second traite des données non étiquetées. **Gestion des modèles :** Le processus ne se termine pas une fois le modèle publié. Les entreprises doivent surveiller et gérer leurs modèles pour s'assurer qu'ils restent précis et à jour. La comparaison de modèles permet aux utilisateurs de comparer rapidement les modèles à une référence ou à un résultat précédent pour déterminer la qualité du modèle construit. Beaucoup de ces plateformes disposent également d'outils pour suivre des métriques, telles que la précision et la perte. **Déploiement des modèles :** Le déploiement de modèles d'apprentissage automatique est le processus de les rendre disponibles dans des environnements de production, où ils fournissent des prédictions à d'autres systèmes logiciels. Les méthodes de déploiement incluent les API REST, les interfaces graphiques pour l'analyse à la demande, et plus encore. ### Quels sont les avantages d'utiliser des plateformes d'ingénierie DSML ? Grâce à l'utilisation de plateformes de science des données et d'apprentissage automatique, les data scientists peuvent obtenir une visibilité sur l'ensemble du parcours des données, de l'ingestion à l'inférence. Cela les aide à mieux comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas et leur fournit les outils nécessaires pour résoudre les problèmes si et quand ils surviennent. Avec ces outils, les experts préparent et enrichissent leurs données, exploitent les bibliothèques d'apprentissage automatique et déploient leurs algorithmes en production. **Partager les informations sur les données :** Les utilisateurs peuvent partager des données, des modèles, des tableaux de bord ou d'autres informations connexes avec des outils basés sur la collaboration pour favoriser et faciliter le travail d'équipe. **Simplifier et étendre la science des données :** De nombreuses plateformes ouvrent ces outils à un public plus large avec des fonctionnalités faciles à utiliser et des capacités de glisser-déposer. De plus, des modèles pré-entraînés et des pipelines prêts à l'emploi adaptés à des tâches spécifiques aident à rationaliser le processus. Ces plateformes aident facilement à étendre les expériences sur de nombreux nœuds pour effectuer une formation distribuée sur de grands ensembles de données. **Expérimentation :** Avant qu'un modèle ne soit poussé en production, les data scientists passent un temps considérable à travailler avec les données et à expérimenter pour trouver une solution optimale. Les fournisseurs de science des données et d'apprentissage automatique facilitent cette expérimentation grâce à des outils de visualisation des données, d'augmentation des données et de préparation des données. Différents types de couches et d'optimiseurs pour [l'apprentissage profond](https://www.g2.com/articles/deep-learning), qui sont des algorithmes ou des méthodes utilisés pour modifier les attributs des réseaux neuronaux, tels que les poids et le taux d'apprentissage, pour réduire les pertes, sont également utilisés dans l'expérimentation. ### Qui utilise les produits de science des données et d'apprentissage automatique ? Les data scientists sont très demandés, mais les professionnels qualifiés sont en pénurie. Le jeu de compétences est varié et vaste (par exemple, il est nécessaire de comprendre divers algorithmes, les mathématiques avancées, les compétences en programmation, et plus encore). Par conséquent, de tels professionnels sont difficiles à trouver et commandent une rémunération élevée. Pour résoudre ce problème, les plateformes incluent de plus en plus de fonctionnalités qui facilitent le développement de solutions d'IA, telles que les capacités de glisser-déposer et les algorithmes préconstruits. De plus, pour que les projets de science des données soient lancés, il est essentiel que l'entreprise dans son ensemble y adhère. Les plateformes les plus robustes fournissent des ressources qui aident les utilisateurs non techniques à comprendre les modèles, les données impliquées et les aspects de l'entreprise qui ont été impactés. **Ingénieurs de données :** Avec des capacités d'intégration de données robustes, les ingénieurs de données chargés de la conception, de l'intégration et de la gestion des données utilisent ces plateformes pour collaborer avec les data scientists et d'autres parties prenantes au sein de l'organisation. **Data scientists citoyens :** Avec l'essor de fonctionnalités plus conviviales, les data scientists citoyens, qui ne sont pas formés professionnellement mais ont développé des compétences en données, se tournent de plus en plus vers les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique pour intégrer l'IA dans leurs organisations. **Data scientists professionnels :** Les data scientists experts utilisent ces solutions pour étendre les opérations de science des données tout au long du cycle de vie, simplifiant le processus d'expérimentation au déploiement et accélérant l'exploration et la préparation des données, ainsi que le développement et la formation des modèles. **Parties prenantes de l'entreprise :** Les parties prenantes de l'entreprise utilisent ces outils pour obtenir une clarté sur les modèles d'apprentissage automatique et mieux comprendre comment ils s'intègrent dans l'entreprise et ses opérations dans son ensemble. ### Quelles sont les alternatives aux plateformes de science des données et d'apprentissage automatique ? Les alternatives aux solutions de science des données et d'apprentissage automatique peuvent remplacer ce type de logiciel, soit partiellement, soit complètement : [Logiciel d'opérationnalisation de l'IA et de l'apprentissage automatique](https://www.g2.com/categories/ai-machine-learning-operationalization) **:** Selon le cas d'utilisation, les entreprises pourraient envisager un logiciel d'opérationnalisation de l'IA et de l'apprentissage automatique. Ce logiciel ne fournit pas une plateforme pour le développement complet de bout en bout de modèles d'apprentissage automatique, mais peut offrir des fonctionnalités plus robustes autour de l'opérationnalisation de ces algorithmes. Cela inclut la surveillance de la santé, des performances et de la précision des modèles. [Logiciel d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** Les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique sont excellentes pour le développement à grande échelle de modèles, que ce soit pour [la vision par ordinateur](https://learn.g2.com/computer-vision), le traitement du langage naturel (NLP), et plus encore. Cependant, dans certains cas, les entreprises peuvent vouloir une solution plus facilement disponible sur étagère, qu'elles peuvent utiliser de manière plug-and-play. Dans ce cas, elles peuvent envisager un logiciel d'apprentissage automatique, qui nécessitera moins de temps de configuration et de coûts de développement. Il existe de nombreux types d'algorithmes d'apprentissage automatique qui effectuent une variété de tâches et de fonctions. Ces algorithmes peuvent comprendre des algorithmes plus spécifiques, tels que l'apprentissage des règles d'association, les [réseaux bayésiens](https://www.g2.com/articles/artificial-intelligence-terms#:~:text=Bayesian%20network%3A%20also%20known%20as%20the%20Bayes%20network%2C%20Bayes%20model%2C%20belief%20network%2C%20and%20decision%20network%2C%20is%20a%20graph%2Dbased%20model%20representing%20a%20set%20of%20variables%20and%20their%20dependencies.%C2%A0), le clustering, l'apprentissage des arbres de décision, les algorithmes génétiques, les systèmes de classification par apprentissage et les machines à vecteurs de support, entre autres. Cela aide les organisations à rechercher des solutions ponctuelles. ### **Logiciels et services liés aux plateformes d'ingénierie de science des données et d'apprentissage automatique** Les solutions connexes qui peuvent être utilisées avec les plateformes DSML incluent : [Logiciel de préparation des données](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** Le logiciel de préparation des données aide les entreprises dans leur gestion des données. Ces solutions permettent aux utilisateurs de découvrir, combiner, nettoyer et enrichir les données pour une analyse simple. Bien que les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique offrent des fonctionnalités de préparation des données, les entreprises peuvent opter pour un outil de préparation dédié. [Logiciel d'entrepôt de données](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** La plupart des entreprises ont de nombreuses sources de données disparates, et pour mieux intégrer toutes leurs données, elles mettent en place un entrepôt de données. Les entrepôts de données hébergent des données provenant de plusieurs bases de données et applications commerciales, ce qui permet aux outils de business intelligence et d'analyse de tirer toutes les données de l'entreprise à partir d'un seul référentiel. Cette organisation est cruciale pour la qualité des données ingérées par les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique. [Logiciel d'étiquetage des données](https://www.g2.com/categories/data-labeling) **:** Pour que l'apprentissage supervisé démarre, il est essentiel d'avoir des données étiquetées. Mettre en place un effort d'étiquetage systématique et soutenu peut être aidé par un logiciel d'étiquetage des données, qui fournit un ensemble d'outils pour que les entreprises transforment les données non étiquetées en données étiquetées et construisent des algorithmes d'IA correspondants. [Logiciel de traitement du langage naturel (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) **:** [NLP](https://www.g2.com/articles/natural-language-processing) permet aux applications d'interagir avec le langage humain en utilisant un algorithme d'apprentissage profond. Les algorithmes NLP saisissent le langage et donnent une variété de sorties basées sur la tâche apprise. Les algorithmes NLP fournissent [la reconnaissance vocale](https://www.g2.com/articles/voice-recognition) et [la génération de langage naturel (NLG)](https://www.g2.com/categories/natural-language-generation-nlg), qui convertit les données en langage humain compréhensible. Quelques exemples d'utilisations du NLP incluent les [chatbots](https://www.g2.com/categories/chatbots), les applications de traduction et les [outils de surveillance des réseaux sociaux](https://www.g2.com/categories/social-media-listening-tools) qui scannent les réseaux sociaux pour les mentions. ### Défis avec les plateformes DSML Les solutions logicielles peuvent présenter leur propre lot de défis.  **Exigences en matière de données :** Une grande quantité de données est nécessaire pour que la plupart des algorithmes d'IA apprennent ce qui est nécessaire. Les utilisateurs doivent former des algorithmes d'apprentissage automatique en utilisant des techniques telles que l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé pour construire une application véritablement intelligente. **Pénurie de compétences :** Il y a aussi une pénurie de personnes qui comprennent comment construire ces algorithmes et les former pour qu'ils effectuent les actions nécessaires. L'utilisateur moyen ne peut pas simplement lancer un logiciel d'IA et le faire résoudre tous ses problèmes. **Biais algorithmique :** Bien que la technologie soit efficace, elle n'est pas toujours efficace et est entachée de divers types de biais dans les données d'entraînement, tels que les biais raciaux ou de genre. Par exemple, comme de nombreux algorithmes de reconnaissance faciale sont entraînés sur des ensembles de données contenant principalement des visages d'hommes blancs, d'autres sont plus susceptibles d'être faussement identifiés par les systèmes. ### Quelles entreprises devraient acheter des plateformes d'ingénierie DSML ? La mise en œuvre de l'IA peut avoir un impact positif sur les entreprises dans une multitude de secteurs différents. Voici quelques exemples : **Services financiers :** L'IA est largement utilisée dans les services financiers, les banques l'utilisant pour tout, du développement d'algorithmes de score de crédit à l'analyse de documents de résultats pour repérer les tendances. Avec les solutions logicielles de science des données et d'apprentissage automatique, les équipes de science des données peuvent construire des modèles avec les données de l'entreprise et les déployer dans des applications internes et externes. **Soins de santé :** Dans le domaine de la santé, les entreprises peuvent utiliser ces plateformes pour mieux comprendre les populations de patients, comme prédire les visites en hospitalisation et développer des systèmes qui peuvent associer les personnes à des essais cliniques pertinents. De plus, comme le processus de découverte de médicaments est particulièrement coûteux et prend beaucoup de temps, les organisations de santé utilisent la science des données pour accélérer le processus, en utilisant des données provenant d'essais passés, d'articles de recherche, et plus encore. **Commerce de détail :** Dans le commerce de détail, en particulier le commerce électronique, la personnalisation règne en maître. Les principaux détaillants exploitent ces plateformes pour offrir aux clients des expériences hautement personnalisées basées sur des facteurs tels que le comportement précédent et la localisation. Avec l'apprentissage automatique en place, ces entreprises peuvent afficher du matériel hautement pertinent et attirer l'attention des clients potentiels.  ### Comment choisir la meilleure plateforme de science des données et d'apprentissage automatique (DSML) #### Collecte des exigences (RFI/RFP) pour les plateformes DSML Si une entreprise commence tout juste et cherche à acheter sa première plateforme de science des données et d'apprentissage automatique, ou quel que soit l'endroit où elle se trouve dans son processus d'achat, g2.com peut aider à sélectionner la meilleure option. La première étape du processus d'achat doit impliquer un examen attentif des données de l'entreprise. Comme une partie fondamentale du parcours de la science des données implique l'ingénierie des données (c'est-à-dire la collecte et l'analyse des données), les entreprises doivent s'assurer que la qualité de leurs données est élevée et que la plateforme en question peut gérer adéquatement leurs données, tant en termes de format que de volume. Si l'entreprise a accumulé beaucoup de données, elle doit rechercher une solution qui peut évoluer avec l'organisation. Les utilisateurs doivent réfléchir aux points de douleur et les noter ; ceux-ci doivent être utilisés pour aider à créer une liste de critères. De plus, l'acheteur doit déterminer le nombre d'employés qui auront besoin d'utiliser ce logiciel, car cela détermine le nombre de licences qu'ils sont susceptibles d'acheter. Prendre une vue d'ensemble de l'entreprise et identifier les points de douleur peut aider l'équipe à se lancer dans la création d'une liste de critères. La liste sert de guide détaillé qui inclut à la fois les fonctionnalités nécessaires et souhaitables, y compris le budget, les fonctionnalités, le nombre d'utilisateurs, les intégrations, les exigences de sécurité, les solutions cloud ou sur site, et plus encore. Selon l'étendue du déploiement, produire une RFI, une liste d'une page avec quelques points décrivant ce qui est nécessaire d'une plateforme de science des données pourrait être utile. #### Comparer les produits DSML **Créer une liste longue** De la satisfaction des besoins fonctionnels de l'entreprise à la mise en œuvre, les évaluations des fournisseurs sont une partie essentielle du processus d'achat de logiciels. Pour faciliter la comparaison, après que toutes les démonstrations soient terminées, il est utile de préparer une liste cohérente de questions concernant les besoins et préoccupations spécifiques à poser à chaque fournisseur. **Créer une liste courte** À partir de la liste longue des fournisseurs, il est utile de réduire la liste des fournisseurs et de proposer une liste plus courte de prétendants, de préférence pas plus de trois à cinq. Avec cette liste en main, les entreprises peuvent produire une matrice pour comparer les fonctionnalités et les prix des différentes solutions. **Conduire des démonstrations** Pour assurer une comparaison approfondie, l'utilisateur doit démontrer chaque solution de la liste courte en utilisant le même cas d'utilisation et les mêmes ensembles de données. Cela permettra à l'entreprise d'évaluer de manière équivalente et de voir comment chaque fournisseur se compare à la concurrence. #### Sélection des plateformes DSML **Choisir une équipe de sélection** Avant de commencer, il est crucial de créer une équipe gagnante qui travaillera ensemble tout au long du processus, de l'identification des points de douleur à la mise en œuvre. L'équipe de sélection de logiciels doit être composée de membres de l'organisation qui ont les bons intérêts, compétences et temps pour participer à ce processus. Un bon point de départ est de viser trois à cinq personnes qui occupent des rôles tels que le principal décideur, le chef de projet, le propriétaire du processus, le propriétaire du système, ou l'expert en la matière du personnel, ainsi qu'un responsable technique, un administrateur informatique, ou un administrateur de la sécurité. Dans les petites entreprises, l'équipe de sélection des fournisseurs peut être plus petite, avec moins de participants, multitâches, et assumant plus de responsabilités. **Négociation** Ce n'est pas parce que quelque chose est écrit sur la page de tarification d'une entreprise que c'est fixe (bien que certaines entreprises ne bougeront pas). Il est impératif d'ouvrir une conversation concernant les prix et les licences. Par exemple, le fournisseur peut être disposé à accorder une réduction pour les contrats pluriannuels ou à recommander le produit à d'autres. **Décision finale** Après cette étape, et avant de s'engager pleinement, il est recommandé de lancer un test ou un programme pilote pour tester l'adoption avec un petit échantillon d'utilisateurs. Si l'outil est bien utilisé et bien reçu, l'acheteur peut être confiant que la sélection était correcte. Sinon, il pourrait être temps de revenir à la planche à dessin. ### Coût des plateformes de science des données et d'apprentissage automatique Comme mentionné ci-dessus, les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique sont disponibles à la fois en tant que solutions sur site et en cloud. Les prix entre les deux peuvent différer, le premier nécessitant souvent plus de coûts d'infrastructure initiaux.  Comme pour tout logiciel, ces plateformes sont souvent disponibles en différents niveaux, les solutions plus basiques coûtant moins cher que celles à l'échelle de l'entreprise. Les premières n'auront souvent pas autant de fonctionnalités et peuvent avoir des limites d'utilisation. Les fournisseurs DSML peuvent avoir une tarification par niveaux, dans laquelle le prix est adapté à la taille de l'entreprise des utilisateurs, au nombre d'utilisateurs, ou aux deux. Cette stratégie de tarification peut inclure un certain degré de support, qui peut être illimité ou limité à un certain nombre d'heures par cycle de facturation. Une fois mises en place, elles ne nécessitent souvent pas de coûts de maintenance significatifs, surtout si elles sont déployées dans le cloud. Comme ces plateformes viennent souvent avec de nombreuses fonctionnalités supplémentaires, les entreprises cherchant à maximiser la valeur de leur logiciel peuvent engager des consultants tiers pour les aider à tirer des informations de leurs données et à tirer le meilleur parti du logiciel. #### Retour sur investissement (ROI) Les entreprises décident de déployer des plateformes de science des données et d'apprentissage automatique dans le but d'obtenir un certain degré de ROI. Comme elles cherchent à récupérer les pertes qu'elles ont dépensées pour le logiciel, il est crucial de comprendre les coûts associés. Comme mentionné ci-dessus, ces plateformes sont généralement facturées par utilisateur, ce qui est parfois échelonné en fonction de la taille de l'entreprise. Plus d'utilisateurs se traduiront généralement par plus de licences, ce qui signifie plus d'argent. Les utilisateurs doivent considérer combien est dépensé et comparer cela à ce qui est gagné, tant en termes d'efficacité que de revenus. Par conséquent, les entreprises peuvent comparer les processus entre avant et après le déploiement du logiciel pour mieux comprendre comment les processus ont été améliorés et combien de temps a été économisé. Elles peuvent même produire une étude de cas (soit à des fins internes ou externes) pour démontrer les gains qu'elles ont observés grâce à l'utilisation de la plateforme. ### Mise en œuvre des plateformes de science des données et d'apprentissage automatique **Comment les outils logiciels DSML sont-ils mis en œuvre ?** La mise en œuvre diffère considérablement en fonction de la complexité et de l'échelle des données. Dans les organisations avec de vastes quantités de données provenant de sources disparates (par exemple, applications, bases de données, etc.), il est souvent sage d'utiliser une partie externe, que ce soit un spécialiste de la mise en œuvre du fournisseur ou un cabinet de conseil tiers. Avec une vaste expérience à leur actif, ils peuvent aider les entreprises à comprendre comment connecter et consolider leurs sources de données et comment utiliser le logiciel de manière efficace et efficiente. **Qui est responsable de la mise en œuvre de la plateforme DSML ?** Il peut nécessiter de nombreuses personnes ou équipes pour déployer correctement une plateforme de science des données, y compris des ingénieurs de données, des data scientists et des ingénieurs logiciels. Cela est dû au fait que, comme mentionné, les données peuvent traverser des équipes et des fonctions. En conséquence, une personne ou même une équipe n'a rarement une compréhension complète de tous les actifs de données d'une entreprise. Avec une équipe interfonctionnelle en place, une entreprise peut commencer à assembler ses données et commencer le parcours de la science des données, en commençant par une préparation et une gestion appropriées des données. **Quel est le processus de mise en œuvre des produits de science des données et d'apprentissage automatique ?** En termes de mise en œuvre, il est typique que la plateforme soit déployée de manière limitée et ensuite déployée de manière plus large. Par exemple, une marque de détail pourrait décider de tester A/B l'utilisation d'un algorithme de personnalisation pour un nombre limité de visiteurs sur son site pour mieux comprendre comment il fonctionne. Si le déploiement est réussi, l'équipe de science des données peut présenter ses résultats à son équipe de direction (qui pourrait être le CTO, selon la structure de l'entreprise). Si le déploiement échoue, l'équipe peut revenir à la planche à dessin pour déterminer ce qui a mal tourné. Cela impliquera d'examiner les données d'entraînement et les algorithmes utilisés. Si elles essaient à nouveau, mais que rien ne semble réussir (c'est-à-dire que le résultat est erroné ou qu'il n'y a pas d'amélioration des prédictions), l'entreprise pourrait avoir besoin de revenir aux bases et de revoir ses données. **Quand devriez-vous mettre en œuvre des outils DSML ?** Comme mentionné précédemment, l'ingénierie des données, qui implique la préparation et la collecte des données, est une caractéristique fondamentale des projets de science des données. Par conséquent, les entreprises doivent faire de la mise en ordre de leurs données leur priorité absolue, en s'assurant qu'il n'y a pas d'enregistrements en double ou de champs mal alignés. Bien que cela semble basique, ce n'est rien de tel. Des données défectueuses en entrée entraîneront des données défectueuses en sortie.  ### Tendances des plateformes de science des données et d'apprentissage automatique **AutoML** AutoML aide à automatiser de nombreuses tâches nécessaires pour développer des applications d'IA et d'apprentissage automatique. Les utilisations incluent la préparation automatique des données, l'ingénierie des caractéristiques automatisée, la fourniture d'explicabilité pour les modèles, et plus encore. **IA intégrée** Les fonctionnalités d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond sont de plus en plus intégrées dans presque tous les types de logiciels, que l'utilisateur en soit conscient ou non. Utiliser l'IA intégrée dans des logiciels comme [CRM](https://www.g2.com/categories/crm), [l'automatisation du marketing](https://www.g2.com/categories/marketing-automation), et [les solutions d'analyse](https://www.g2.com/categories/analytics-tools-software) nous permet de rationaliser les processus, d'automatiser certaines tâches et d'obtenir un avantage concurrentiel avec des capacités prédictives. L'IA intégrée pourrait progressivement se développer dans les années à venir et pourrait le faire de la même manière que le déploiement en cloud et les capacités mobiles l'ont fait au cours de la dernière décennie. Finalement, les fournisseurs pourraient ne pas avoir besoin de mettre en avant les avantages de leur produit grâce à l'apprentissage automatique, car cela pourrait simplement être supposé et attendu. **Apprentissage automatique en tant que service (MLaaS)** L'environnement logiciel est passé à une structure de microservices plus granulaire, en particulier pour les besoins des opérations de développement. De plus, le boom des services d'infrastructure cloud publics a permis aux grandes entreprises d'offrir des services de développement et d'infrastructure à d'autres entreprises avec un modèle de paiement à l'utilisation. Le logiciel d'IA n'est pas différent, car les mêmes entreprises fournissent [MLaaS](https://www.g2.com/articles/machine-learning-as-a-service) pour d'autres entreprises. Les développeurs profitent rapidement de ces algorithmes et solutions préconstruits en leur fournissant leurs données pour obtenir des informations. Utiliser des systèmes construits par des entreprises d'envergure aide les petites entreprises à économiser du temps, des ressources et de l'argent en éliminant le besoin d'embaucher des développeurs d'apprentissage automatique qualifiés. Le MLaaS se développera davantage à mesure que les entreprises continueront de s'appuyer sur ces microservices et que le besoin d'IA augmentera. **Explicabilité** En ce qui concerne les algorithmes d'apprentissage automatique, en particulier l'apprentissage profond, il peut être difficile d'expliquer comment ils sont arrivés à certaines conclusions. L'IA explicable, également connue sous le nom de XAI, est le processus par lequel le processus de prise de décision des algorithmes est rendu transparent et compréhensible pour les humains. La transparence est le principe le plus répandu dans la littérature actuelle sur l'éthique de l'IA, et donc l'explicabilité, un sous-ensemble de la transparence, devient cruciale. Les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique incluent de plus en plus d'outils pour l'explicabilité, ce qui aide les utilisateurs à intégrer l'explicabilité dans leurs modèles et à les aider à répondre aux exigences d'explicabilité des données dans des législations telles que la loi sur la confidentialité de l'Union européenne et le RGPD.